Live [AI역량강화] 생성형 AI 기술 활용 선박 설계 엔지니어링 역량 강화
| 교육일정 | |
|---|---|
| 교육시간 | 6일, 48시간 / 매주 목,금요일 09:00~18:00 (10/17(목), 10/18(금), 10/24(목), 10/25(금), 10/31(목), 11/1(금)) |
| 교육장소 | 비대면 | 고용보험 | - |
| 교육비 | 무료 |
| 교육문의 | [조선산업AI역량강화 담당] 02-724-1824, smartship@kpc.or.kr |
교육시간
매주 목,금요일 09:00~18:00 (10/17(목), 10/18(금), 10/24(목), 10/25(금), 10/31(목), 11/1(금))
교육목적/특징
▶교육 시간: 총 6일 48시간(09:00~18:00)
▶[AI역량강화] 생성형 AI 기술 활용 선박 설계 엔지니어링 역량 강화
- 생성형 AI 이론 및 실습 역량 강화: 선박 설계에 필요한 생성형 AI의 이론적 배경을 학습하고, 이를 활용한 실제 모델 개발과 평가를 통해 이론과 실습의 균형 잡힌 역량 확보
- 3D 모델링 기술 습득: NeRF와 GAN을 활용한 3D 모델링 및 도면 생성 기술을 익혀, 선박 설계에 적용 가능한 고급 AI 기술을 습득
- 기업 수요에 맞춘 AI 솔루션 개발 능력 배양: 기업 수요에 맞춘 도면, hull 오프셋, 3D 선박/장비 모델을 효율적으로 생성하는 생성형 AI 솔루션을 개발하고 개선할 수 있는 능력배양
- 산업 현황 파악 및 문제 해결 능력 향상: 생성형 AI의 선박 설계 분야 활용 현황을 파악하고, 해당 분야의 다양한 문제를 AI 기술로 해결하는 능력 향상
▶교육혜택 (교육수료시)
-기업: 10명 이상 교육신청시 한국생산성본부 직무교육 1명씩 제공(3일 이하)
(경영기획/인사/노무/회계/원가/법무/마케팅/물류/생산/구매/품질 부문, 문의 02-724-1824)
-개인: 교육 수료시 3만원 상당의 기념품 제공
▶교육신청 방법
1. 한국생산성본부 홈페이지 회원가입 후 로그인(www.kpc.or.kr)
2. 희망교육과정/일자 "클릭"
3. 교육신청
4. 교육생 대상 자격 서류 제출: https://forms.gle/E15UxFMf6zE6Gig1A
*단체신청의 경우 smartship@kpc.or.kr로 일괄 제출해주시면 됩니다.
*수강신청 후 ①사업자등록증, ②재직증명서 or 건강보험자격득실확인서, ③개인정보이용동의서를 제출해 주셔야만 교육을 받을 수 있습니다.
교육대상
조선/해양산업 재직자 (3년차 혹은 대리급 이상 권장)
- 제출 서류 : ① 사업자등록증, ② 재직증명서 혹은 건강보험자격득실확인서, ③개인정보이용동의서
- 제출 링크: https://forms.gle/E15UxFMf6zE6Gig1A
- 단체신청의 경우 smartship@kpc.or.kr로 일괄 제출해주시면 됩니다.
* 교육대상이 아니신 경우 선발과정에서 신청여부와 상관없이 교육을 수강하실 수 없습니다.
교육내용
모듈1: 선박 설계를 위한 생성형 AI 기초 이론 및 개발 환경 구축
- 선박 설계를 위한 생성형 AI 활용 방안
- 생성형 AI 개발을 위한 시스템 구성요소 소개
- 개발환경 준비
- 인공지능 기본 이론 및 구현 실습
- 선박 설계 부문 생성형 AI를 개발을 위한 이론과 MLP, CNN, RNN, Autoencoder 소개 및 구현
모듈2: 생성형 AI를 활용한 도면 생성 모델 개발
- 도면 데이터 소개 및 전처리
- 데이터 로더 개발
- 도면 생성을 위한 GAN 모델 개발
- 모델 학습 및 평가
- 도면 결과물 가시화
- 결과물 공유 및 개선방안 토의
- 고해상도 이미지 생성을 위한 Diffusion 기반 생성 모델 학습 이론
- 선박 도면데이터에서의 Diffusion 생성모델 구현 및 모델링 방법
- 잠재 공간에서의 Diffusion 생성모델 실습
- 도면/수치데이터 활용 multi-modal(text-image)에서의 Diffusion 생성모델 구현 및 실습
모듈3: 생성형 AI를 활용한 hull 오프셋 생성 모델 개발
- Hull 데이터 소개 및 전처리
- 데이터 로더 개발
- Hull 오프셋 생성을 위한 GAN 모델 개발
- 모델 학습 및 평가
- Python OpenCASCADE를 활용한 hull 오프셋 가시화
- 설계자 요구 사항을 반영하기 위한 모델 개선
- 결과물 공유 및 개선방안 토의
모듈4: 생성형 AI를 활용한 선박 3D 모델 생성 기술 개발
- 컴퓨터 비전 및 그 응용 분야 소개
- 3D 재구성 기초 (스테레오 매칭, 다중 뷰 기하학)
- 선형 대수학 및 영상처리 기초 (카메라 행렬, 프로젝션 매트릭스)
- NeRF 개요 및 작동 원리
- NeRF 내부 작동 및 구현 개념
- NeRF의 응용 및 발전
- 선박 데이터 소개 및 전처리
- 카메라 포즈 추정
- 훈련 데이터셋 및 검증 데이터셋 분리
- NeRF 구현을 위한 프로젝트 구조 설정
- NeRF 모델 네트워크 구축 및 아키텍처 설정
- 모델 훈련 및 최적화
- 3D 선박/장비 모델 재구성
수강후기
연관 자격
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